估计近场源三维参数的新方法

针对近场源的方向角、仰角和距离的三维参数估计,提出了一种新的近场源三维参数的估计方法。该方法利用十字阵列的结构特点和四阶累积量估计信源的方向角、仰角和距离参数。十字阵列的其中一个子阵仅需2个阵元,从而减少了阵列的阵元个数,同时具有无需谱峰搜索和估计精度高的优点,且适用于高斯有色噪声环境。仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于稀疏阵列技术的MIMO声呐低运算量二维成像

为了降低多输入多输出(multiple-lnput multiple-output,MIMO)声呐二维成像系统的运算量,提出了稀疏阵列和MIMO声呐相结合的低运算量二维成像方法。在MIMO声呐的虚拟接收阵列为矩形平面阵的前提下,使用模拟退火算法(simulated annealing,SA)对该虚拟矩形平面阵的阵元位置和加权系数同时优化,在保持期望波束性能的前提下大量减少其虚拟阵元数目;根据虚拟接收阵元与匹配滤波器一一对应的关系,移除掉与关闭虚拟阵元所对应的匹配滤波器;对保留匹配滤波器的输出信号进行波束形成等处理,获得目标的二维强度图。计算机仿真结果验证了该方法的有效性。     

水下声传感器阵列虚拟扩展技术研究

针对水下小孔径作战平台信号处理问题,给出了声呐阵列虚拟扩展技术的性能评估方法.建立了水下声传感器阵列虚拟扩展后的数学模型,推导了阵列实阵元总数、虚拟的新阵元数和虚拟一个阵元使用的实阵元数之间的数学关系式.给出了虚拟扩展后的阵列信噪比增益数学表达式,并分析了其与实阵元总数、虚拟的新阵元数和信号入射角度之间的关系.通过对虚拟扩展后阵列波束图的分析,论证了阵列波束宽度的变化及多目标分辨能力的改变.最终通过对扩展后阵列信噪比增益及多目标分辨能力的理论分析和计算机仿真,论证了虚拟扩展技术对阵处理增益、波束宽度等阵列主要性能指标的影响,并对该技术在实际工程应用中的适用条件进行了分析.     

一种未知信源数的共形阵DOA算法

针对目前绝大多数共形阵波达方向估计算法需要进行信源数估计且波达方向估计性能易受信源数估计误差影响的问题,提出了一种引入虚拟期望信号的未知信源数共形阵波达方向估计算法.在介绍共形阵窄带信号接收模型及自适应波束控制原理的基础上,利用最大信干噪比准则下的最优权矢量对引入虚拟期望信号后的阵列接收数据进行加权处理,以阵列输出的信噪比作为波达方向估计参数,从而实现来波信号的准确估计.整个过程不需要以信源数作为先验知识,避免了波达方向估计过程中信源数的判断环节.对所提算法进行了仿真实验,结果表明,该算法是有效可行的,且其性能要优于MUSIC算法.     

MIMO雷达最小冗余垂直阵列设计方法

针对MIMO雷达垂直阵列的稀疏优化问题,利用数学理论中差基和差集的性质,根据二者的线性组合选择阵元位置,提出了一种使收发阵元形成的虚拟阵列冗余度最小的设计方法．通过仿真验证了该方法的有效性．仿真结果表明,用该方法所得收发阵元形成的虚拟阵列的分辨率高于采用满阵的垂直阵列MIMO雷达以及传统面阵雷达;采用最小冗余垂直阵列的性能优于按满阵设计的垂直阵列．该设计方法所得阵列的性能优势有一定工程实用价值．     

基于实值信号子空间的虚拟阵列解相干算法

针对存在相干信源时,传统的DOA估计算法失效问题,提出一种基于实值特征子空间的虚拟阵列解相干算法.该算法根据虚拟阵列变换的思想,利用阵列接收数据构造虚拟子阵,实现对信号的解相干处理,并将协方差矩阵从复数域变换为实数域,获得一个实值信号子空间,最后利用实数域ESPRIT (Unitary ESPRIT)估计信号波达方向.该方法避免了阵列孔径损失,保持了阵列的空间分辨率,估计精度高,利用个阵元可估计个信源,且引入实数域处理和无需空间谱搜索,运算量小.计算机仿真验证了该方法的有效性和优越性.     

阵元利用率最高的MIMO雷达阵列结构优化算法

提出了一种多输入多输出雷达阵列结构优化新算法．首先要求在实际物理阵元数最少的条件下能够在接收端获得尽可能多的有效虚拟阵元数,即系统总的物理阵元利用率最高; 然后约束多输入多输出雷达的虚拟阵列满足最小冗余阵的要求,从而提高系统的分辨率并克服栅瓣和高旁瓣的影响．理论分析和算法求解结果都表明,该算法优化出的多输入多输出雷达阵列是收发为同一阵列的非均匀线阵,在物理阵元总数相同的条件下,较其他阵列结构具有更好的波束性能．     

基于酉变换的虚拟阵列DOA估计算法

为了估计相干信源的波动方向,提出基于酉变换的虚拟阵列DOA估计算法．该算法通过阵列虚拟平移形成虚拟阵列对相干信号进行解相干,并利用酉变换将虚拟阵列接收数据的协方差矩阵从复数域变换到实数域,然后利用该实数矩阵进行波达方向估计．计算机仿真表明算法在低信噪比情况下具有很好的解相干特性和估计性能．该算法避免了阵列孔径损失,可在小采样拍数情况下实现相干信源的DOA估计,且运算在实数域进行,大大降低了运算复杂度．     

共形天线阵列方向图分析与综合

在存在单元互耦的情况下,提出了锥台共形天线阵方向图的分析与综合方法．采用渐变缝隙天线作为阵列单元,先算出天线单元的阵中耦合方向图,然后以叠加原理为基础分析计算天线阵列的主极化和交叉极化方向图．采用Ansoft HFSS仿真软件对该锥台共形天线阵进行了仿真分析,结果表明,所提出的分析方法准确可靠,为锥台共形天线阵特性优化设计提供了方法支持．同时,采用雁群优化算法,对0°方位面内的阵列主极化扫描方向图及交叉极化方向图进行了优化综合．     

共形阵列天线超宽频带波达方向实时估计

为了解决航天飞行器系统中共形阵列天线超宽频带测向问题,提出了基于共形阵列天线的任意基线实时测向算法。该算法使用轮换比对的方法实现无模糊测向,将任意基线算法扩展到三维阵列中,结合虚拟基线方法,利用子阵分割技术和矩阵求逆的方法来获得二维方位角和俯仰角信息。最后通过仿真实验对比了基于对数周期天线的立体阵列和基于平面螺旋天线的平面阵列,验证了所提方法的有效性。结果表明:所提算法在相同频率下具有相近的解模糊概率,在相同信噪比下具有较高的测角精度。     

共形阵列MUSIC算法分辨力性能分析

针对共形阵列分辨力性能分析问题,本文首先对锥面、柱面、球面等3种常见共形阵列进行信号建模,并基于MUSIC算法实现共形阵列下极化-DOA参数的联合估计,然后通过MUSIC零谱的定义以及噪声子空间投影矩阵的期望,给出MUSIC期望谱的具体表现形式,在此基础上详细分析推导了MUSIC算法在共形阵列中的分辨力门限;最后通过计算机仿真研究共形阵列分辨力门限理论值与仿真值的关系,以及共形阵列与均匀圆阵在分辨力性能上的差异,仿真结果显示共形阵列的分辨力门限随着信噪比的增加逐步降低,验证了理论分析的正确性.     

虚拟阵列的四阶MUSIC算法研究

研究一种基于四阶累积量的虚拟阵列扩展技术,以扩大阵列的处理孔径和空间自由度,提高方位估计性能.由于累积量域导向矢量的冗余项可等效为特定位置处假想阵元(虚拟阵元)的响应,因而利用高阶累积量可虚拟扩展阵列孔径,利用四阶累积量与二阶统计量的转换关系,对具有等效阵元互相关的累积量作合并平均处理,可得到虚拟扩展阵列的协方差矩阵,对虚拟协方差矩阵采用MUSIC算法作方位估计.数值分析和湖试处理结果表明,虚拟阵MUSIC算法能有效提高分辨率,减小方位估计方差,并能提高空间有色高斯噪声下的性能和稳健性.     

An effective DOA method via virtual array transformation

A new DOA estimation method is presented for the virtual array transformation and the improved spatial smoothing algorithm. The new method not only overcomes the weakness of the ambiguity of DOA estimation of arbitrary array, but also improves the abilities of resolution and de-correlation. It is proven to be effective by theoretical analyses and computer simulations. What is more, the method can improve the estimation and resolution of DOA under the condition of sparse practical array.     

基于正交直线阵列的二维相干源测向方法

针对特殊阵列,提出了一种二维相干信号波达方向估计新方法,此方法只需2个正交直线阵就可估计不同用户的二维DOA。而且利用其中的一个直线阵来组合两个线阵分别估计的一维DOA,在空间平滑法基础上通过构造新的协方差矩阵,进一步去除了信源间的相干性。并分析了相乘系数对DOA的估计性能的影响,最后通过仿真结果分析了该方法的性能。     

一种估计信号源方向的虚拟阵列方法

对估计未知噪声背景中信号源波达方向的ＵＮ－ＥＳＰＲＩＴ算法采用虚拟插值阵列技术进行扩展,选择两个虚拟阵分别与两个实阵保持相同的信号子空间旋转不变性,在采用正则相关分析估计两个实阵信号子空间及其基的基础上,采用ＶＩＡ－ＥＳＰＲＩＴ 技术实现了两个虚阵的信号子空间及其基的估计。简化了ＵＮ－ＥＳＰＲＩＴ算法所需的阵列结构,减少了原算法分辨信号源所需的最少传感器数。Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ 仿真验证了该扩展算法的有效性。     

双基地MIMO雷达相干源角度估计方法

针对双基地多输入多输出(MIMO)雷达的相干源角度估计问题,分别在空间高斯白噪声和空间高斯色噪声背景下提出基于降维波达方向(DOA)矩阵的角度估计方法.首先对MIMO雷达相干目标的回波进行解相干处理;然后分别在两种噪声背景下构造DOA矩阵,并利用其与信号子空间的关系得到降维DOA矩阵,有效降低了原DOA矩阵法的运算量.之后利用降维DOA矩阵的特征参数与待估参数间的特定关系实现目标离开方向(DOD)和波达方向(DOA)的联合估计.该方法无需二维谱峰搜索,在两种不同噪声背景下均能有效估计相干源的二维角度并实现自动配对,且在接收阵列为非等距线阵的条件下仍具有适用性.仿真实验验证了该方法的有效性.     

锥面共形阵列极化-DOA估计的降维MUSIC算法

针对传统MUSIC(multiple signal classification)算法在锥面共形阵列极化-DOA(direction of arrival)参数联合估计过程中计算复杂度较高的问题,利用单极化阵元构造极化敏感锥面共形阵列,并建立阵列接收信号模型.通过构造同极化接收子阵,将导向矢量中空域信息和极化域信息去"耦合",在考虑阵元遮挡效应的条件下,结合秩损原理实现了基于降维MUSIC算法的极化-DOA多参数估计,减小了极化-DOA参数估计的计算量.通过计算机仿真证明了方法的有效性.     

2D Augmented Coprime Array Geometry Based on the Difference and Sum Coarray Concept

The concept of difference and sum (diff-sum) coarray has attracted a lot of attentions in the estimation of direction-of-arrival (DOA) for the past few years, due to its high degrees-of-freedom (DOFs). A vectorized conjugate augmented MUSIC (VCA-MUSIC) algorithm is applied to generate an equivalent signal model which contains the virtual sensor positions of both the difference and sum of the physical sensors in the two-dimensional (2D) arrays, by utilizing both the spatial and temporal information. Besides, an augmented 2D coprime array configuration is presented with the basis on the concept of difference and sum coarray. By compressing the inter-element spacing of one subarray and introducing the proper separation between the two subarrays of 2D coprime array, the redundancy between the difference coarray and the sum one can be reduced so that more virtual sensors in both coarrays can make contributions to the DOFs. As a result, a much larger consecutive area in the diff-sum coarray can be achieved, which can significantly increase the DOFs. Numerical simulations verify the superiority of the proposed array configuration.